统计学分为描述统计学和推断统计学。描述统计学主要是通过特定的数字或图表来展现数据的集中和离散程度，例如平均数、中位数、众数、方差和标准差；而推断统计学则是根据样本数据来推测总体特征，比如产品检测通常通过抽检进行，根据所抽取样本的质量合格率来估计总体质量合格率。
在进行数值分析时，我们经常需要计算数据的统计特征。这时，我们可以使用Python中的NumPy、SciPy和Matplotlib等工具来满足我们的需求。
以下是关于统计学的一些基本概念和计算方法的介绍：
一、基本概念
与Python原生List类型不同，NumPy使用ndarray类型来描述一组数据。例如：
1. 使用List创建一组数据：data = [1, 2, 3]。
2. 使用ndarray创建一组数据：import numpy as np；data = np.array([1, 2, 3])。
3. 创建服从正态分布的定量数据：data = np.random.normal(0, 10, size=10)。
4. 创建服从均匀分布的定性数据：data = np.random.randint(0, 10, size=10)。
二、数据的中心位置（均值、中位数、众数）
数据的中心位置是最重要的数据特征之一，它反映了数据的平均状况。对于预测新数据，平均情况是一个直观的选择。数据的中心位置包括均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。其中，均值和中位数适用于定量数据，众数适用于定性数据。
在NumPy中，我们可以很容易地计算均值和中位数：
1. 均值：使用np.mean(data)计算。
2. 中位数：使用np.median(data)计算。
对于定性数据，众数是出现次数最多的值，可以使用SciPy的stats.mode(data)来计算。
三、数据的发散程度（极差、方差、标准差、变异系数）
了解数据的中心位置后，我们还需要知道数据以中心位置为标准的发散程度。这有助于我们预测新数据的准确性。数据的发散程度可以通过极差（PTP）、方差（Variance）、标准差（STD）和变异系数（CV）来衡量。
在NumPy中，我们可以计算这些指标：
1. 极差：使用ptp(data)计算。
2. 方差：使用var(data)计算。
3. 标准差：使用std(data)计算。
4. 变异系数：通过计算均值与标准差的比值得到。
四、偏差程度（z-分数）
当我们考虑到均值可能受到异常值的影响时，我们需要衡量偏差的程度。Z-分数是一个衡量测量值偏离均值的指标，其计算方式为（测量值-均值）/标准差。在NumPy中，我们可以使用相关函数计算z-分数。
五、相关程度
当存在两组数据时，我们关心它们是否相关以及相关的程度。我们可以使用协方差（COV）和相关系数（CORRCOEF）来衡量。协方差的绝对值越大表示相关程度越高，其值为正表示正相关，为负表示负相关，为0表示不相关。相关系数是基于协方差的无量纲处理。在NumPy中，我们可以使用cov和corrcoef函数来计算。
六、利用Matplotlib进行数据可视化
Matplotlib是Python中常用的绘图库，可以用于数据可视化。例如，我们可以使用Matplotlib创建频数分布直方图、箱线图等。具体实现方式可以通过查阅Matplotlib的官方文档或相关教程来了解。
